基于Takenaka-Malmquist系的语音信号压缩与降噪方法

语音信号的稀疏表示是语音压缩与降噪等语音处理的关键技术之一.在匹配追踪(matching pursuit, MP)、正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)等算法的基础上,提出了一种基于Takenaka-Malmquist系的贪婪权值算法(a greedy weight algorithm based on the Takenaka-Malmquist system, TMGW).采用TMGW对语音信号进行重构时只需要较少的分解项数,从而达到语音压缩的目的.同时,根据稀疏分解后信号与噪声在时频面上能量分布不同的特点,该算法可实现对含噪语音的降噪.实验结果表明, TMGW比基于自适应Gabor子字典的匹配追踪算法(matching pursuit algorithm based on the adaptive Gabor sub-dictionary, GMP)更适用于语音信号的稀疏表示.     

基于Dice系数的弱选择回溯匹配追踪算法

为进一步提高压缩感知重构算法的重构成功率和重构精度,从原子匹配准则和预选阶段原子选择方式的角度出发,提出一种基于Dice系数的弱选择回溯匹配追踪(weak-selection backtracking matching pursuit based on Dice coefficient,DWBMP)算法.首先,采用Di...     

基于DWT的图像分块压缩感知重构算法

运用压缩感知理论对大尺寸图像进行重构耗时较长,观测矩阵要求的存储空间较大,且重构后的图像存在明显的块状效应.根据图像小波变换系数的特点,将图像分块思想与DWT变换相结合,提出了一种改进的基于DWT的图像分块压缩感知算法.将图像子块经DWT变换后,保留图像低频系数,只对高频系数进行观测.重构时采用正交匹配追踪算法（OMP）对高频系数进行恢复.Matlab仿真结果表明,新算法跟基于DCT分块压缩感知算法相比,重构图像的PSNR值提高了2~4 dB,重构时间明显减少,与基于二维离散余弦变换(DCT)的分块压缩感知算法相比,块效应有明显的改善,重构图像质量明显提高.     

基于冗余字典的扰动OMP算法研究

在测量矩阵受扰动和加性噪声情形下,利用离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)和小波变换(wavelet transform,WT)两种不同的冗余字典,对冗余字典的扰动正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法的鲁棒性和稳定性进行了讨论.在不同扰动水平、不同采样数以及不同部分扰动下,通过数值仿真实验验证了信号能够被鲁棒重构.     

基于PSO_MP算法的电力线信道模型参数识别方法

针对低压电力线信道模型的多参数识别问题,提出了一种基于粒子群优化的匹配追踪算法(particle swarm optimization_ matching pursuit, PSO_MP)。匹配追踪算法(matching pursuit, MP)实现过程简单,但是计算复杂、计算量比较大;粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)具有全局搜索能力强、收敛快等优点;将两者结合使用不仅可以提高信道模型参数辨识精度,而且还可以提高系统收敛速度。针对传统的高斯原子数目较大的问题,设计了一种新的原子结构。仿真实验表明,基于PSO_MP的模型参数识别精度高,验证了该算法的可行性和优越性。     

压缩感知中基于广义Jaccard系数的gOMP重构算法

为了解决信号重构性能差的问题,提出了一种基于广义Jaccard系数的广义正交匹配追踪(generalized orthogonal matching pursuit, gOMP)重构算法。该算法利用广义Jaccard系数相似性匹配准则替换gOMP算法中的内积度量准则,优化了通过感知矩阵来选择与残差余量最匹配原子的匹配方式。实验结果表明,该算法的重构成功率不仅高于gOMP算法,同时也高于OMP、StOMP等算法。     

基于压缩感知的图像重构GUI系统

本文利用MATLAB平台设计了基于压缩感知的图像重构GUI系统,针对不同的变换基、测量矩阵、重构算法对图像的压缩采样及重构进行了比较和讨论,其中变换基包括小波变换基和离散余弦变换基;测量矩阵包括随机矩阵如高斯矩阵和贝努利矩阵,以及确定矩阵如哈达玛矩阵和托普利兹矩阵;重构算法包括正交匹配追踪算法和压缩采样匹配追踪算法.并通过峰值信噪比PSNR衡量了图像重构的性能.该GUI系统能够为基于压缩感知的图像重构提供直观的实现平台.     

一种改进广义正交匹配追踪的DOA估计方法

针对传统匹配追踪算法的波达方向(direction of arrival, DOA)估计方法精度不高、收敛速度较慢等问题,提出一种改进广义正交匹配追踪(generalized orthogonal matching pursuit, GOMP)算法的DOA估计方法。通过空间网格划分建立DOA估计模型,在此模型基础上引入GOMP算法对接收到的信号进行重构,然后在原有GOMP算法基础上引入最速下降法,提出一种改进GOMP算法用于DOA估计中。与GOMP算法相比,改进算法使用运算简单的最速下降法进行信号重构,降低了重构算法的复杂度。仿真结果表明:改进算法成功地得到了DOA估计值,相对于传统OMP算法,改进算法具有更高的DOA估计精度,有效地减少了重构耗时,具有更高的估计性能。     

一种OFDM稀疏信道估计系数优化方案

围绕利用贪婪追踪算法的正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing, OFDM）调制系统的稀疏信道估计,研究了由于原子的错误选择所导致的恢复性能下降问题.基于针对贪婪追踪算法中最小二乘重构运算过程的分析,发现错误原子上存在严重的原子系数的过估计现象.在此基础上,提出了利用相邻符号间信道路径时延相关性的系数优化方案（coefficients optimization scheme, COS）,用以提高原子选择错误时稀疏信道估计的准确性.仿真结果表明,将COS与传统的正交匹配追踪（orthogonal matching pursuit, OMP）算法和稀疏度自适应匹配追踪（sparsity adaptive matching pursuit, SAMP）算法融合,都有效地抑制了原子的错误选择对稀疏信道估计的影响,并且在低信噪比下提升了贪婪追踪算法的估计性能,在不同多径信道模型下的仿真测试中均具有较好的鲁棒性.     

一种基于去冗余字典的图像去噪算法

图像去噪是图像处理中的关键问题之一,也是图像后续处理的基础.结合近年来兴起的稀疏表示理论,能更好的处理图像去噪问题.在正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)的基础上,采用K-奇异值分解(K-SVD)算法对图像进行去噪.为了得到更好的去噪效果,改进了字典更新算法,对字典原子进行优化选择,去除冗余的字典原子,并用图像块替换字典原子,用于提高字典训练的效率,与自然图像数据相适应.实验结果表明,与小波去噪算法相比,该算法具有良好的去噪能力,能较好地保持图像的细节和边缘特征,去噪后的图像更为清晰.     

基于压缩感知和离散余弦变换的数字图像水印算法

为了使水印信息更好地隐藏于原始图像中,加快水印信息检测,设计一种基于压缩感知和离散余弦变换的数字图像水印算法.首先将原始载体图像划分成多个子块,采用离散余弦变换对各子块进行分解;然后采用压缩感知对水印信息进行处理,减少嵌入的信息量;最后将水印信息嵌入到原始载体子块的相应位置,并通过匹配跟踪算法实现水印信息的检测.从主观和客观两方面对数字图像水印算法的性能进行评价,结果表明,该算法的水印具有良好的不可感知性,对抵抗常见攻击具有很好的鲁棒性,解决了水印透明性与鲁棒性之间的矛盾,且加快了水印提取速度.     

基于空间原子特征匹配的多聚焦图像融合

针对多聚焦图像融合,提出一种新颖的基于空间原子特征匹配的融合算法,该算法利用匹配跟踪信号分解算法,有选择性地提取出各个输入源图像的高频成分,使得融合生成的目标图像具有最丰富的细节特征,且不会出现波纹及方块效应.实验结果表明,利用该算法所获得的融合图像能够保留输入源图像中大部分主要边缘特征,主观视觉效果与客观评价指标均优于传统的小波图像融合算法或空间频率法.     

一种基于MRF的自适应块效应去除算法

基于块离散余弦变换的主要缺点是在低比特率时,其恢复图像的块边界上会出现明显可见的方块效应．为了提高重构图像的质量,文中提出一种基于马尔可夫随机场(MRF)的自适应块效应去除算法．根据人类视觉系统对块效应有掩盖性的特点,引进一个块效应可见度函数,然后根据块效应可见度函数以及边缘信息自适应调整势函数．实验结果表明,该算法既能有效地去除块效应又能保护边缘信息,同时具有运行时间短的优点．     

联合多尺度块匹配的非局部均值去噪算法

针对非局部均值（Non-Local Means, NLM）图像去噪算法易产生伪影与平滑细节的问题,提出一种联合多尺度图像块匹配的像素相似性测度,提高NLM算法去噪性能。首先,研究与分析了加权欧氏距离与欧氏距离两种相似性度量以及图像块尺寸设置对NLM算法的影响。其次,通过引入图像特征信息并利用K-means聚类方法将图像划分为平坦区域和包含边缘与纹理的结构区域,对每个类别中的像素点,联合两种尺度图像块匹配计算像素的平滑权重。最后,优化了算法的滤波参数。实验结果表明,提出的算法在噪声去除与细节保持方面明显优于经典的NLM算法,相比其他改进的NLM算法也有优势。     

基于仿射不变块相似度量的BM3D图像去噪算法

针对使用规则的正方形块去噪可能产生伪影, 或图像受到仿射形变时使用正方形块寻找到的相似块数量将会减少的问题, 提出一种基于仿射不变块相似度量的BM3D(block matching and 3D filtering)图像去噪算法. 首先, 在块匹配过程中, 使用椭圆块代替规则的正方形块进行块匹配分组, 形成三维椭圆块组; 其次, 使用仿射不变块相似度量计算两个椭圆块之间的距离判断其相似度, 该度量通过自动调整块大小与形状进行块比较, 能寻找到更多的相似块, 将其用于图像去噪. 实验结果表明, 该算法可有效提高去噪效果, 获得良好的视觉效果, 与原始BM3D算法相比, 具有较好的峰值信噪比.     

基于SURF-RANSAC配准的三维重建

为了提高三维重建中双目特征匹配的匹配效率和重建质量,在基于传统的加速鲁棒特征(SURF)匹配算法基础上,提出了一种基于SURF-RANSAC配准的三维重建算法。利用左右两幅图像来进行三维重建,首先通过Hessian矩阵来获取目标图像的初始特征点,并用邻近快速搜索算法完成初步的特征点匹配,然后融合随机抽样一致性算法(RANSAC)来优化匹配,最后利用三维坐标和纹理映射来完成三维重建。在Open CV上对该算法进行验证。结果表明,本文算法比传统的三维重建算法具有更高的精确度和更快的速度。     

基于快速分裂Bregman迭代的全变差正则化SENSE磁共振图像重建

在并行磁共振成像中，由于敏感度编码(SENSE)重建过程的病态性，当加速因子增大时，其重建图像的信噪比将会明显降低.通过深入分析全变差(TV)正则化的SENSE重建模型，引入一种高效快速的分裂Bregman迭代算法来得到优化解，进而有效改善图像重建效果.分别对磁共振的体模数据和大脑数据进行仿真实验研究.结果表明，与传统TV正则化SENSE重建相比，此算法不但迭代次数少、收敛速度快，而且能够有效消除混叠伪影，提高图像信噪比并减小归一化均方误差.     

基于小波变换的医学图像压缩方法

简要说明离散小波变换(ＤＷＴ)的Ｍａｌａｔ算法·分析了一维离散小波变换ＤＷＴ不能完全重构信号的原因·对二维离散小波变换ＤＷＴ的重构性进行了讨论·在此基础上提出改进型的Ｍａｌａｔ二维ＤＷＴ算法·压缩实验表明改进型的Ｍａｌａｔ二维ＤＷＴ算法对提高图像压缩及重建质量是有效的·     

基于DWT的多尺度分块变采样率压缩感知图像重构算法

利用压缩感知理论改善图像重构的质量是目前图像处理技术研究的焦点。通过DWT域对图像每级分解时的每个子带中应用分块采样并结合平滑投影Landweber重构算法,提出一种多尺度分块变采样率压缩感知图像重构算法。比较BCS-SPL和TV以及多尺度GPSR图像处理算法,文中提出的算法使重构的图像质量提高了1～3 dB。